聚类技术,作为数据挖掘与机器学习的核心算法之一,通过将相似的数据点归为一类,实现对复杂数据集的有效分析与简化。广泛应用于图像处理、模式识别、生物信息学及市场细分等多个领域。掌握聚类算法不仅能够帮助工程师解决实际问题,还能提升个人在数据分析领域的竞争力。本页面汇集了10665个精选资源,涵盖K-means、层次聚类等主流方法及其最新进展,是电子工程师深入研究和实践的理想选择。
UNIX下使用的基于模糊C聚类分析的原码...
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👤 来茴
人工选择聚类中心,用k-means聚类方法对图像进行分割,效果不错的...
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👤 gaojiao1999
利用模糊聚类的方法对图像分割,效果不错,就是速度慢得很...
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👤 shanml
对数据流,按指数递增方式,形成汇总信息,在离线层,根据用户需求,进行聚类...
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👤 kiklkook
一个CURE聚类算法 应用了K中心点算法 采用空间坐标聚集...
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👤 sqq